基于信息融合的柴油机故障诊断

中北大学2013届毕业设计说明书第I页共Ⅱ页目录1绪论..................................................................11.1课题的硏究背景及意义..............................................11.2柴油机故障诊断技术国内外研究现状..................................11.2.1国内研究情况概述.............................................11.2.2国外研究情况概述.............................................21.3目前柴油机故障诊断的常用方法......................................31.3.1振动分析法...................................................31.3.2瞬时转速波动诊断法...........................................31.3.3热力参数分析法...............................................31.3.4油液分析法...................................................31.3.5智能分析法...................................................41.4本课题研究的主要内容与方法........................................52柴油机故障诊断........................................................62.1柴油机的振动源及传播途径..........................................62.1.1柴油机振动主要激励源.........................................72.1.2柴油机振动传播途径...........................................72.2柴油机故障诊断系统主要工作........................................73信息融合神经网络基本理论..............................................93.1信息融合..........................................................93.1.1工作原理.....................................................93.1.2主要模型.....................................................93.1.3主要算法....................................................113.2神经网络的基本理论...............................................133.2.1神经网络的构成..............................................133.2.2人工神经网络的工作过程......................................133.2.3神经网络的主要特点..........................................13中北大学2013届毕业设计说明书第II页共Ⅱ页3.3基于BP模型的神经网络理论........................................143.3.1BP神经网络结构.............................................143.3.2BP神经网络算法.............................................143.4BP网络的设计要求................................................153.4.1输入输出层的设计............................................153.4.2隐层的设计..................................................163.4.3初始值的选取................................................164基于信息融合和BP神经网络的故障诊断..................................174.1基于振动信号的柴油机故障诊断.....................................184.2基于噪声信号的柴油机故障诊断.....................................234.3基于油压信号的柴油机故障诊断.....................................284.4基于特征层融合的柴油机故障诊断...................................354.5影响系统故障诊断误差因素.........................................395总结与展望...........................................................415.1总结.............................................................415.2展望.............................................................41参考文献................................................................42致谢....................................................................45中北大学2013届毕业设计说明书第1页共45页1绪论1.1课题的硏究背景及意义在当今工业化社会中，柴油机是最常用的动力机械设备，这主要是因为柴油机具有功率大、经济性能优越等优点。在汽车、船舶、农业机械、工程机械以及电力工业等领域我们会经常用柴油机作为动力源。柴油机提高了劳动生产率，降低了生产成本和能耗。但同时，由于柴油机结构复杂，工作条件恶劣，一旦某个部分或者某一环节发生故障，若未能及时得到维修，将会导致停工停产，导致关键部件损坏，造成巨大的经济损失，甚至可能造成人身危害。因此，及时发现和诊断故障并采取有效的措施，可以降低柴油机维修费用，减少经济损失，防止人员伤亡，提高柴油机工作时安全性和可靠性[1]。对于柴油机的故障诊断，以往通常是凭经验进行检测和判断的定时维修。而定时维修制度容易造成资金、时间的浪费。频繁的拆检会加剧柴油机各运动副之间的磨损，并可能引起新的设备故障问题。如果利用现代检测技术、信息处理技术等故障诊断技术等进行监测与诊断，及时准确发现柴油机发生的故障，并采取有效的维修措施，可以有效保证柴油机的安全运行，减少经济损失，提高效率，保障人身安全[2]。1.2柴油机故障诊断技术国内外研究现状1.2.1国内研究情况概述柴油机故障诊断是产生于20世纪60年代的一门综合性边缘学科，随后逐渐发展起来。现在主要的技术有通过功率、油压、温度等参数来监测柴油机状态的性能参数检测法，通过对润滑油分析来判定磨损状态的油液分析法，通过瞬时转速和振动来进行判定的技术等。柴油机故障诊断技术的研究水平在世界各国是各不相同的，水平最高的是美国，然后是欧洲一些科技发达国家，亚洲的日本在此领域的研究也颇具特色。由于我国的科技展起步比较晚，研究条件也比较落后，因此我国在柴油故障研究领域和发达国家相比还有很大的差距。改革开放后，我国才开始对柴油机故障诊断方面进行研究工作。海军工程学院的学者们首先进行了研究，他们通过气门冲击引起的振动信号来研究气门故障，但局限于当时的实验等各种条件，仅作了时域分析[3]。武汉交通科技大学周轶尘教授等在基于振动的柴油机故障诊断方法的研究领域做出了突出贡献[4][5]，他们在大量试验的中北大学2013届毕业设计说明书第2页共45页基础上，研究了柴油机的虹套振动特性，提出了利用振动信号的振动加速度或者时域、频域特性来判定柴油机运行状态和故障诊断的方法。1995年，他们在中型船用柴油机上进行研究分析和工程实际应用[6]。这些研究的假设前提都是在柴油机表面振动信号为平稳的随机过程中，对柴油机的振动信号进行Fourier变换和处理。山东工业大学的耿遵敏等[7][8]研究了190系列柴油机的振动状况，采集了相应的振动信号，然后讨论分析了信号处理、非平稳信号分析和故障分类的问题，提出了一种维格纳时频分析方法，利用该方法能够有效判定柴油机燃油和配气系统的工作工程。随后，华中理工大学杨叔子、刘世元等用小波包改进算法对柴油机虹盖振动信号进行了分析研究[9][10]；天津大学史绍熙等出了曲柄连杆机构运动中出现的混纯现象，大连理工大学部和斌、李志敏用正交小波变换监测柴油机主轴承的振动；上海交通大学伍学奎等在柴油机上模拟气门漏气故障，并利用小波包变换研究柴油机气门漏气的故障机理[11][12]。另外，还有许多高校及研究机构如天津大学、西南交通大学等都在努力探索着适合于柴油机的故障诊断方法，并取得了一定的成果[13]。1.2.2国外研究情况概述早在70年代后期，国外关于柴油机故障诊断的研究就已经开始了。到现在基于声振技术的柴油机故障诊断技术有了很大的发展。有些国家已将此项技术应用到实际中，比如对船舶柴油机的故障诊断。1980年后，美国的R.H.Lyon教授和麻省理工学院的研究工作者，把研究的重点转移到发动机的实验上，他们把试验的结果和理论相结合，探讨研究新的处理方法[14][15]。1985年，美国研制出具有状态监测、故障诊断和预报维修等功能的机车柴油机故障诊断专家系统；随后，基于快速傅里叶变换的NEUCE柴油机状态评价系统研制成功，它利用高级信号处理方法，提取柴油机机体振动信号信息，能够分析柴油机紅内气体燃烧压力[16]。1992年，GE公司运输系统部把温度、转速等传感器技术和振动信号处理技术结合起来，开发了DEUCE技术专家系统，目前己经能够诊断进排气门冲击、燃油系统以及活塞环过度磨损和断裂的故障。卡特彼勒公司工程师利用高速数据采集器采集柴油机的噪声、振动、温度、压力信号来进行柴油机故障诊断系统的研究，在故障工况(如燃油系统故障、进排气系统故障等)下，报警装置会自动起作用，同时相应的专用工具及电脑就会读取故障信息，并对内部报警参数进行调整，对于间发故障存储器还可对其进行记录和存储[17]。康明斯发动机公司的工程师，在试验时采用灭缸方法，然后应用测功机和转速检测器提取发动机的瞬时转速信号，根据该信号来中北大学2013届毕业设计说明书第3页共45页推断赶内压力进而检测发动机的工作状态[18]。目前，国外的研究动向主要有：用瞬时转速计算气紅内的压力变化；利用机体表面振动信号来判断识别柴油机气社内的压力示功图；利用时域、频域分析、小波分析等新的信号处理与分析方法来处理柴油机表面振动信号[19]。1.3目前柴油机故障诊断的常用方法1.3.1振动分析法振动分析法是测试柴油机在工作时产生的振动信号，然后进行数据分析和处理，诊断内部零件的状态。分析柴油机表面振动信号的方法主要有时域分析和频域分析两方面。时域分析，主要研究柴油